02 مرداد 1401
درباره یادگیری ماشین
دنیای تسخیر شده توسط ربات‌ها، در آینده‌ای نه چندان دور، به شدت به توانایی ما برای استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی (AI) وابسته است. با این حال، تبدیل ماشین‌ها به دستگاه‌های مبتنی بر یادگیری و تفکر، آنقدر‌ها هم که به نظر می‌رسد آسان نیست. هوش مصنوعی تنها با ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی (ML) قابل دستیابی است؛ یعنی در آنجایی که هوش مصنوعی به ماشین‌ها و ربات‌ها کمک می‌کند تا مانند انسان‌ها فکر کنند.

shabake-mag.jpg

اما ماشين لرنينگ چيست در ادامه قصد داریم تعریف واضح و روشنی از این پرسش ارائه دهیم و شما را با انواع ماشین لرنینگ و بهترین مسیر یادگیری آن آشنا کنیم.

ماشین لرنینگ چیست؟

در پاسخ به این پرسش که ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت: Machine Learning یا یادگیری ماشینی یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ریزی، از تجربه خود یاد بگیرند و پیشرفت کنند.  یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

به عبارت دیگر در پاسخ به سوال یادگیری ماشین چیست؟ می‌توان گفت: یادگیری ماشینی یک حوزه مطالعاتی بزرگ است که با بسیاری از زمینه‌های مرتبط مانند هوش مصنوعی هم‌پوشانی دارد و ایده‌هایی را به ارث می‌برد. هدف اصلی ML این است که به کامپیوتر‌ها اجازه دهد بدون دخالت یا کمک انسان به طور مستقل یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات را تنظیم کنند.

تمرکز رشته یادگیری ماشین بر یادگیری است، یعنی کسب مهارت یا دانش از تجربه که به معنای ترکیب مفاهیم مفید از داده‌های تاریخی است.

انواع ماشین لرنینگ

روش‌های مختلفی برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. برای درک مزایا و معایب انواع یادگیری ماشینی، ابتدا باید به نوع داده‌هایی که آن‌ها جذب می‌کنند، نگاه کنیم. در ML، دو نوع داده وجود دارد – داده‌های برچسب‌دار و داده‌های بدون برچسب.

داده‌های برچسب‌گذاری شده هر دو پارامتر ورودی و خروجی را در یک الگوی کاملاً خوانا توسط ماشین دارند، اما برای شروع، به انسانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها نیاز است.

 داده‌های بدون برچسب، هیچ پارامتر قابل خواندنی توسط ماشین ندارند، بنابرای نیاز به راه‌حل‌های پیچیده‌تری دارند.

همچنین برخی از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی وجود دارد که در موارد بسیار خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما امروزه از سه روش اصلی استفاده می‌شود:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت، یکی از اساسی‌ترین انواع یادگیری ماشین است. در این نوع، الگوریتم ماشین لرنینگ بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود؛ جهت بهبود عملکرد این روش، داده‌ها باید دقیقاً برچسب‌گذاری شوند، یادگیری تحت نظارت زمانی که در شرایط مناسب استفاده شود، بسیار قدرتمند است.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم ML یک مجموعه داده آموزشی کوچک در اختیار دارد. این مجموعه داده آموزشی بخش کوچکتری از مجموعه داده بزرگتر است و به الگوریتم یک ایده اساسی از مشکل، راه‌حل و نقاط داده‌ای که باید با آن‌ها رسیدگی شود ارائه می‌دهد.  مجموعه داده آموزشی نیز از نظر خصوصیات بسیار شبیه به مجموعه داده نهایی است و پارامتر‌های برچسب‌گذاری شده مورد نیاز برای مسأله را، در اختیار الگوریتم قرار می‌دهد.

سپس الگوریتم روابط بین پارامتر‌های داده شده را پیدا می‌کند و اساساً یک رابطه علت و معلولی بین متغیر‌های مجموعه داده ایجاد می‌کند.

سپس این راه‌حل برای استفاده با مجموعه داده نهایی، استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

در این روش، الگوریتم ماشین لرنینگ داده‌ها را برای شناسایی الگو‌ها مطالعه می‌کند.  هیچ کلید پاسخ یا اپراتور انسانی برای ارائه دستورالعمل وجود ندارد،  در عوض، ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، همبستگی‌ها و روابط را تعیین می‌کند. در یک فرآیند یادگیری بدون نظارت،  الگوریتم سعی می‌کند آن داده‌ها را به نحوی سازماندهی کند تا ساختار آن را توصیف کند، این ممکن است به معنای گروه‌بندی داده‌ها در خوشه‌ها یا مرتب کردن آن‌ها به گونه‌ای باشد که سازماندهی‌تر به نظر برسد.

همانطور که داده‌های بیشتری را ارزیابی می‌کند، توانایی آن برای تصمیم‌گیری در مورد آن داده‌ها به تدریج بهبود می‌یابد و اصلاح می‌شود.

ماشین لرنینگ بدون نظارت، مزیت کار با داده‌های بدون برچسب را دارد؛ بدان معنا که نیروی انسانی جهت خواندن مجموعه داده‌ها لازم نیست و این الگوریتم اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بسیار بزرگتری توسط برنامه اجرا شود.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی مستقیماً از نحوه یادگیری انسان‌ها از داده‌های زندگی، الهام می‌گیرد. یعنی یک الگوریتم یادگیری ماشین با مجموعه‌ای از اقدامات، پارامتر‌ها و مقادیر نهایی ارائه می‌شود، با تعریف قوانین، الگوریتم ماشین لرنینگ سعی می‌کند گزینه‌ها و احتمالات مختلف را بررسی کند، هر نتیجه را نظارت و ارزیابی کند تا مشخص کند کدام یک بهینه است.

 یادگیری تقویتی، آزمون و خطا را به ماشین آموزش می‌دهد. از تجربیات گذشته درس می‌گیرد و شروع به تطبیق رویکرد خود در پاسخ به موقعیت می‌کند تا به بهترین نتیجه ممکن دست یابد.

یادگیری تقویتی دارای الگوریتمی است که خود را بهبود می‌بخشد، خروجی‌های مطلوب تشویق یا «تقویت می‌شوند» و خروجی‌های نامطلوب دلسرد یا «مجازات» می‌شوند.

پایتون در یادگیری ماشین

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که به دلیل امکانات زیاد، کاربرد و سادگی جهت برنامه‌نویسی، در دنیای امروز نسبت به زبان‌های دیگر برنامه‌نویسی ترجیح داده می‌شود.

یادگیری ماشینی نیز بخشی از هوش مصنوعی است که هدف آن، این است که ماشین از تجربه خود بیاموزد و به طور خودکار، کار را بدون برنامه‌ریزی انجام دهد.

اگر بخواهیم به زبان ساده بگوییم، زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل پلتفرم مستقل و محبوبیتش در جامعه برنامه‌نویسی، بهترین تناسب را با ماشین لرنینگ دارد.

اهمیت پایتون در ماشین لرنینگ چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شگفت‌انگیز است، هر چند خواندن آن ساده است اما آنچنان قدرتمند است که می‌تواند کار‌های زیادی را انجام دهد. زبان برنامه‌نویسی پایتون در مقایسه با زبان‌های دیگر، امکان تکرار سریع را فراهم می‌کند.

 اگر می‌خواهید کد خود را کمی تغییر دهید، فقط باید یک یا دو خط را تغییر دهید و بلافاصله می‌توانید آن را اجرا کنید. برای تغییرات کوچک نیازی به، بروز‌رسانی مکان‌های زیادی نیست. همچنین نیازی نیست دقیقه‌ها و ساعت‌ها منتظر بمانید تا کد خود را دوباره کامپایل کنید تا آن را اجرا کنید.

البته باید گفت که پایتون هرگز قرار نیست سریع اجرا شود. در واقع، اگر سرعت اجرا مورد توجه است، استفاده از زبان دیگری مانند C++ یا جاوا ممکن است ایده بهتری باشد. با این حال، به جای زمان رایانه، زمان انسان ممکن است ارزشمندتر باشد. پایتون زبانی است که به شما امکان می‌دهد زمان کامپیوتر را با زمان توسعه‌دهنده عوض کنید.

البته گفتن این مطلب خالی از لطف نیست که در پروژه‌های یادگیری ماشینی، ما هرگز راه حل مناسب را در ابتدا نمی‌دانیم، از این‌رو برای نهایی کردن رویکردمان به آزمایش‌ها و تکرار‌های زیادی نیاز داریم.  داشتن زبانی که به ما امکان می‌دهد سریع تکرار کنیم به این معنی است که می‌توانیم راه حل خود را سریعتر بهبود دهیم، با توجه به این مسائل است که افراد زیادی از پایتون استفاده می‌کنند که همین مسئله سبب می‌شود تعداد زیادی کتابخانه برای پایتون وجود داشته باشد.

پایتون و هوش مصنوعی

اگر به تازگی در دنیای هوش مصنوعی (AI) شروع کرده‌اید، پس پایتون یک زبان عالی برای یادگیری است زیرا بیشتر ابزار‌ها با استفاده از آن ساخته شده‌اند.

جالب است بدانید، علی‌رغم اینکه پایتون یک زبان همه منظوره است، راه خود را به پیچیده‌ترین فناوری‌ها مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، دیپ لرنینگ و غیره باز کرده است.

ورود به حوزه هوش مصنوعی و علم‌داده می‌تواند برای مبتدیان بدون پیشینه قبلی، به خصوص کسانی که تجربه برنامه‌نویسی ندارند، دلهره‌آور به نظر برسد.  مفاهیم مورد استفاده در خودرو‌های خودران و دستیار‌های مجازی مانند الکسای آمازون ممکن است بسیار پیچیده و درک آن دشوار به نظر برسد، اما هدف هوش مصنوعی در پایتون این است که از طریق تمرین‌های عملی، هوش مصنوعی را برای افرادی که دارای تجربه برنامه‌نویسی کم یا بدون تجربه هستند، در دسترس و قابل درک کند.  

چرا پایتون برای هوش مصنوعی بهترین است؟

استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی بسیار مهم است؛ زیرا پایتون بخش کلیدی زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است.

همچنین پایتون زبانی است که به دلیل انعطاف‌پذیری، سادگی و داشتن ابزار‌های قابل اعتماد مورد نیاز برای ایجاد نرم‌افزار مدرن، خود را از سایر زبان‌های برنامه‌نویسی متمایز می‌کند.

تفاوت‌های کلیدی میان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در حالی که تفاوت‌های زیادی بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ – دو زیرمجموعه هوش مصنوعی- وجود دارد، در اینجا پنج مورد از مهمترین آن‌ها بیان می‌شود:

 1. مداخله انسانی

  • ماشین لرنینگ به مداخله مداوم انسانی برای رسیدن به نتایج نیاز دارد.  راه‌اندازی یادگیری عمیق پیچیده‌تر است اما پس از آن به حداقل مداخله نیاز دارد.

2. سخت‌افزار

  • برنامه‌های ماشین لرنینگ نسبت به الگوریتم‌های دیپ لرنینگ پیچیدگی کمتری دارند و اغلب می‌توانند روی رایانه‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.  

 3. زمان

  • سیستم‌های ماشین لرنینگ را می‌توان به سرعت راه‌اندازی کرد.  راه‌اندازی سیستم‌های یادگیری عمیق به زمان بیشتری نیاز دارد.

  4. رویکرد

  • یادگیری ماشین به داده‌های ساختاریافته نیاز دارد و از الگوریتم‌های سنتی مانند رگرسیون خطی استفاده می‌کند.  یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و برای گنجاندن حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار ساخته شده است.

   5. برنامه‌های کاربردی

  • ماشین لرنینگ در حال حاضر در صندوق ورودی ایمیل، بانک و مطب پزشکان استفاده می‌شود.  فناوری دیپ لرنینگ برنامه‌های پیچیده‌تر و مستقل‌تری را امکان‌پذیر می‌کند، مانند ماشین‌های خودران یا روبات‌هایی که جراحی پیشرفته را انجام می‌دهند.

ایسوس

نظر شما چیست؟